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python随机森林
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Python 实现的随机森林-36大数据
36大数据
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7年前
作者:oschina随机森林是一个高度灵活的机器学习方法,拥有广泛的应用前景,从市场营销到医疗保健保险。既可以用来做市场营销模拟的建模,统计客户来源,保留和流失。也可用来预测疾病的风险和病患者的易感性。随机森林是一个可做能够回归和分类。它具备处理大数据的特性,而且它有助于估计或变量是非常重要的基础数据建模。这是一篇关于
从头开始:用Python实现随机森林算法-36大数据
36大数据
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7年前
拥有高方差使得决策树(secision tress)在处理特定训练数据集时其结果显得相对脆弱。bagging(bootstrap aggregating 的缩写)算法从训练数据的样本中建立复合模型,可以有效降低决策树的方差,但树与树之间有高度关联(并不是理想的树的状态)。随机森林算法(Random forest alg
【干货】随机森林的Python实现
搜狐科技
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8年前
1 新智元编译 来源:yhat.com 作者: yhat译者:刘小芹 新智元启动新一轮大招聘:COO、执行总编、主编、高级编译、主笔、运营总监、客户经理、咨询总监、行政助理等 9 大岗位全面开放。 简历投递:jobs@
随机森林入门攻略(内含R、Python代码)
36大数据
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9年前
简介近年来,随机森林模型在界内的关注度与受欢迎程度有着显著的提升,这多半归功于它可以快速地被应用到几乎任何的数据科学问题中去,从而使人们能够高效快捷地获得第一组基准测试结果。在各种各样的问题中,随机森林一次又一次地展示出令人难以置信的强大,而与此同时它又是如此的方便实用。需要大家注意的是,在上文中特别提到的是第一组测试
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